在撰写职称论文的时候，数据是必不可少的一项内容，数据能充分的说明文章所论述内容的详细情况，也更有说服力。但是职称论文的数据在搜集的时候并不是一件容易的事，数据是一个很严谨的问题，一定要经过比对后得出结论才能用到论文里。下面《新课程》期刊小编给大家总结了一些职称论文的数据搜集技巧，希望可以帮助到各位作者。

　　职称论文的数据搜集，量化和质化的研究方法,也被称为定量研究和定性研究，各有自己的软肋。量化分析相对机械化，质化分析往往有“效度”的问题。纵然我们不能用传统量化研究的标准去衡量其他研究传统，但读者总是希望结论有说服力是合理的。

　　职称论文的数据搜集，对于量化研究论文，读者虽然无法看到其原始数据，但得出的各数据是清楚的，因为各种问卷的计分方法和分析法均是“客观”和“公开”的;但对于质化研究，一般只有研究者能接触其原始数据。那么读者就会问，如何得出这些结论?是否是下意识的筛选只勾勒出支持结论的部分?是否有第三方看过?如果能有研究者以外的人看过数据，并且独立地得出同一结论，就可以算有三角检验了。

　　好的研究报告，作者能引导读者同步得出同一结论，结论呼之欲出，同时又是一个新揭示出来的层函。职称论文的数据搜集，例如，香港研究者林智中的个案研究，便是研究者通过蹲在一所学校进行几个月的观察、访谈而展开的。一般的大众若去读这个研究，就会得到同一结论:学校文化与隐蔽课程的重要性。

　　论文的数据直接关系到论文的质量度和说服力，有需要论文写作指导或者文章修改的作者可以联系新课程杂志编辑咨询详细问题，我们专业的编辑团队会根据您的具体需求来做最权威的解答和安排。

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